AppStream 2.0でTableau Desktopを動かしてみた

2017.03.27

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はじめに

好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。

AppStream 2.0のImage Builderが利用可能になったのもあるため、そちらを用いてTableau Desktop環境を構築してみたいと思います。

Amazon AppStream 2.0 Image Builder が利用可能に

下準備

VPCと配置するサブネットを作成しておきます。 また、Image Builderに配置するEIPを作成しておきます。

Image Builder起動

  1. App Stream 2.0のQuick LinksからCustom Setupを指定します。

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  1. Choose Imageでは選択できる項目は一つだけなので、そのままNextに遷移します

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  1. Image Builderの設定をしていきます
  • Name / Display Nameはわかりやすい名称にしておきます
  • Instance Typeはstream.standard.largeを選択します
  • VPC Subnetは下準備で作成したVPC Subnetを選択します
  • 設定が完了後Reviewを押下します

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  1. 設定した内容が問題なければそのままLaunchを押下します。

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  1. Launch後Image一覧に遷移します。

最初はPendingなのでRunningになるまで待ちます。 自分がやった時は7分ほどかかりました。

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  1. Runningになったら該当のイメージを押下して、Connectを選択します。

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  1. Windowsサーバーへのログイン画面が表示されます。

Admin CommansからSend Ctrl + Alt + DELを選択

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  1. ユーザー選択画面が表示されます。

ImageBuilderAdminを選択し、Admin Commands からLog me in を択肢することで自動でパスワードが入力されログインできます。

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Image構築

EIPの付与

今回立ち上げたImage Builderはインターネットに対してアクセスが行えないため、インターネットにアクセスするためにははNAT Gatewayをたてるか、EIPを付与する必要があります。

今回はEIPを付与してみたいと思います。

なお、こちらの方法はAWSのTutrialに記載された内容になります。

Network Settings for Fleet and Image Builder Instances - Amazon AppStream 2.0

  1. 立ち上げたImage BuilderのIPアドレスを調べます。 これはやり方としてはWindowsでIPを調べるのと同じ方法になります。

コマンドプロンプトからipconfigで確認できます。

以下の例では10.0.200.243が割り当てられていることがわかります。

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  1. 次にManagement Consoleから上記のInterfaceを探します。

EC2からNETWORK & SECURITYのNetwork Interfaceを選びます。

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  1. 検索条件に調べたIPアドレスを入力するとうして、Image Builderのネットワークインターフェースを探します。

DescriptionにAppStream Network Interface. とあるのでそちらで探すのが容易かもしれません。

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  1. 見つけたネットワークインターフェースにEIPを付与します。

割り当てるネットワークインタフェースを選択し、ActionからAssociate Address(アドレスの関連付け)を選択します。

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下準備で作成しておいたEIPを割り当てます。

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  1. EIPを付与したImage Builderからインターネットにアクセスできたことがわかります。

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Tableau Desktop導入

インターネットにアクセスできるようになったのでTableau Desktopを入れてみたいと思います。

インターネットにアクセスできるため、インストーラーについてはTableauのサイトから取得してインストールを実施します。

こちらに付いてはAppStream固有の作業等は無かったため端折ります。

AppStreamへのアプリケーションの追加

前提として、Tableau Desktopをインストール済みの環境でTableau Desktopを公開することを目標とします

  1. Image Builder環境にあるImageAssistantを起動します。

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  1. Add Applicationを選択し、Tableau Desktopを追加します。

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  1. Image Builderにて、Testテストします。

Admin CommandsからSwitch Image Builder Testを選択し、ImageBuilderTestで実際に動かせるかの確認を行います。

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Tableau Desktopが起動するかを確認しておきます。

  1. 実際に起動するかの確認をします。

設定したTableauを選択し、Launchを押下して起動することを確認します。

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その後、正しく起動したのならLanuchを押下した時に表示されたダイアログのContinueを押下します。

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Continueを押下すると先ほど押下できなかったNextが押下できるようになっているので、押下して次に進みます。

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  1. イメージの名称を設定します。

これはApp Stream 2.0で起動するイメージの名となります。

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  1. 内容を確認しImageを作成します。

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表示されている内容で問題なければ、Disconnect and Create Imageを押下します。

書いてある通り、切断されイメージが作成されます。

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このPendingがAvailableになるまで結構時間がかかりました。 私がやった際には13分ほどかかりました。

なお、Imageが作成後、Image BuilderのImageは削除して問題ありません。

Image立ち上げ

大瀧が以前やった方法でできるかなと思ったのですが、 Stackの作成中にFleetの設定は行わなくなった模様です。

その為、まずFleetを作成し、Fleetに割り当てる必要があります。

Fleetの作成

  1. Create FleetsからFleetの作成ウィザードを起動します。

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  1. 任意の名前を入れてNextを押下します。

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  1. イメージ選択で、先ほど作ったTalend Desktopのイメージがあるので、選択します。

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  1. VPCやインスタンスタイプを選びます。

この箇所は大瀧の記事を参考にしてもらえればと思います。

Amazon AppStream 2.0でアプリケーションを配信する #reinvent

また、VPCについては作成時とは異なるVPCを選ぶことが可能です。 なお、この際AppStreamからインターネットへアクセスする場合はNAT Gatewayが必要です。

  1. 設定内容を確認し、Fleetを作成します。

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内容を確認し、Createを押下します。

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料金についての警告が出るので問題なければI acknowledge that I have read the pricing details and want to continue.にチェックを入れて、Createを押下します。

なお、警告の内容については、App Stream 2.0料金にかかれているものとほぼ同一のものになります。 Amazon AppStream 2.0 の料金 – アマゾン ウェブ サービス (AWS)

押下後一覧をみるとFleetが作成されたことがわかります。

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Stackの作成

Create Stackを押下するとStack作成ウィザードがでるので作成していきます。

その中でFleetが選べるので先ほど作成したFleetを選びます。

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Nextを押下すると確認画面がでるので、内容を確認しCreateを押下します。

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一覧に作成されたStackがあることがわかります。

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Tableau Desktop 起動

作成したStackを選択し、ActionsからCreate streaming URLを選択します。

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User idとSession Expiration(セッションの有効期限)を設定する画面でるので設定しGet URLを押下します。

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URLをクリップボードに保存する画面がでるのでCopy Linkを押下します。

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画面に出ているURLの後ろにパラメータが付与されたURLがクリップボードにコピーされます。

コピーされたURLをブラウザに貼り付けて実行するとアプリケーションをApp Stream 2.0の画面にTableau Desktopのアイコンが表示された形で出てきます。

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Tableauのアイコンを押下することでTableau Desktopが起動します。

(下記はライセンス認証とTableauの表示言語を日本語に切り替えたものになります。)

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まとめ

AppStream 2.0でTableau Desktopが動かせることが分かりました。

WorkSpacesとの使い分けやIMEを用いた日本語入力方法、AppStreamの認証等の課題がありますが、 Windows環境でしか動かないアプリを動かしたい、 ハイスペックなマシンで分析を行いたい といったケースには適用できそうです。

上記の課題の解決方法に関しては別途エントリーで紹介していきたいと思います。